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三元交互:短視頻平臺上兩會提案受眾解讀機制的定性比較

2024-04-28 06:19謝澤杭于晶
未來傳播 2024年2期
關鍵詞:兩會短視頻

謝澤杭 于晶

基金項目:國家社科基金項目“基于立場分析的重大疫情網絡輿情引導策略效果評價研究”(21BXW096)。

作者簡介:謝澤杭,男,博士研究生;于晶,女,副教授,博士。

摘? 要:在新媒體方興未艾的背景下,越來越多受眾在短視頻平臺表達觀點,參與政治議題討論,其中對兩會期間提案的不同解讀是較具代表性的現象之一。對解讀機制的分析有助于引導受眾對提案的理性解讀。以霍爾受眾信息解讀機制與三元交互決定論為理論基礎,選取2019—2024年50個全國兩會熱點提案為研究案例,從個人、環境、行為三個維度進行清晰集定性比較分析。研究發現,社會期望、規則失范與輿論遷移是引起受眾對兩會提案對抗式解讀的必要條件,而個人維度的利益訴求、刻板印象、專業知識,環境維度的視頻來源、社會熱點,行為維度的利益抗爭、社會比較、人身攻擊在相互組合下亦會引發不同的受眾解讀機制。研究認為,人的內部因素、環境與行為三元在彼此交互下,共同作用于短視頻平臺上兩會提案受眾解讀機制。

關鍵詞:短視頻;兩會;受眾解讀;三元交互決定論;定性比較分析

中圖分類號:G201文獻標識碼:A文章編號:2096-8418(2024)02-0042-13

在我國民主法治化水平不斷提升的大背景下,人民當家做主意識顯著提高,對中華人民共和國全國人民代表大會和中國人民政治協商會議(以下簡稱兩會)關注度也明顯提升。在中國青年報關于2024年兩會的調查中,高達78.1%的受訪者表示會參與兩會議題討論。[1]截至2023年6月,我國短視頻受眾規模達到10.26億,占網民整體規模95.09%,短視頻已成為極具影響力的社交媒介。[2]2018年被譽為“政務短視頻元年”,隨著政務短視頻紛紛涌現,短視頻平臺發揮著愈發重要的政務作用,越來越多受眾選擇在平臺上表達觀點,發表關于兩會提案的見解。[3]依據英國文化學者斯圖亞特·霍爾(Stuart Hall)的劃分,對熱點提案的解讀可分為對抗式解讀與非對抗式解讀。那么,兩會提案受眾解讀機制是如何生成的?本研究選取2019—2024年50個全國兩會熱點提案為研究對象,討論不同維度下,受眾解讀的生成機制、影響因素及其相互關系。

一、文獻回顧

網絡政治參與誕生于信息技術不斷發展的大背景下,革新了公眾參與政治生活的方式方法,成為學界關注熱點。網絡政治參與是公眾借助互聯網技術,直接或間接影響政治生活的政治行為。[4]對于公眾來說,網絡政治參與有利于其充分表達觀點,也有利于不同觀念和思想的碰撞、匯聚。[5]對于政府而言,網絡政治參與為政府了解社情民意提供便捷渠道,持續推動中國政府機關由傳統型政府向服務型政府轉化進程。[6]對于民主政治發展而言,網絡政治參與作為實現政治決策和公眾民意表達互動溝通的有效平臺,成為民主政治發展的必然要求和路徑選擇。[7]

隨著中國綜合國力不斷提升、民主進程不斷推進,網絡政治參與下兩會議題的受眾解讀近年來愈發受到國內外學者關注。夏露以人民網《兩會夜話》為例,剖析其成功經驗,認為高度重視話題與人物選擇、從簡單互動走向全方位互融的訪談節目有助于受眾正面積極解讀兩會議題。[8]宋錦燕等通過對主流媒體2019年全國兩會“爆款”融媒體產品的分析,發現其普遍采用奇觀化呈現和情感化敘事,實現有效傳播,獲得受眾認同。[9]Liang Y.等利用爬蟲技術對兩會在德國新聞中的報道方式及受眾情感進行分析,發現受眾情感變化與新聞傾向密切相關,如報道中美兩國領導人就貿易問題談判取得突破性進展,德國受眾對之后召開的中國兩會有明顯積極態度。[10]Chen C.X.則圍繞社會主義協商民主制度進行探討,認為中國兩會積極回應受眾利益關切,有助于正面解讀的產生。[11]

已有研究對兩會受眾解讀機制進行了一定探索,呈現出以下四個特點:一是定性研究多,定量與定性定量結合的研究少,導致該類研究具有一定主觀性和價值偏向。二是個案分析多,多個案綜合研究少,致使研究結論只能運用于個別案例中,普適性較差。三是僅有的定量研究多采用回歸分析,對受眾解讀機制某一方面影響因素關注多,缺乏多維度影響因素相互關系的研究,而回歸中不顯著的變量在組態條件下可能亦會對解讀機制產生影響。四是對新型主流媒體關注多,缺乏對受眾接觸廣的某一類平臺媒體的聚焦。本研究關注短視頻平臺,運用多案例定性定量綜合分析,多維度探求兩會提案受眾解讀機制。

二、理論基礎與研究假設

(一)霍爾受眾信息解讀機制與三元交互決定論

斯圖亞特·霍爾在《電視話語的編碼/解碼》一書中指出,受眾信息解讀機制可分為對抗式與非對抗式。[12]非對抗式解讀包含主導—霸權解讀與協商解讀,在這種情況下,受眾往往能按照傳播者意圖解碼文本。隨著國家民主化程度提高,公民主體性意識增強,對抗式解讀也會時有發生。受眾在接收信息后,能夠理解信息的字面意義與內涵,但會根據自身利益想象性理解傳播者的文本編碼,導致文本解碼與原意大相徑庭,產生負面或抵抗情緒。

三元交互決定論由美國心理學家阿爾伯特·班杜拉(Albert Bandura)提出,已廣泛應用于經濟學、管理學、教育學等學科領域?!叭敝溉说膬炔恳蛩兀≒)、環境(E)與行為(B)。該理論認為,這三者實際上是作為相互連接、相互作用的決定因素產生影響的,[13]個體在環境中發展但也受到環境制約;個體是行為的主體,行為產生的結果會強化或弱化個體行為感知,進而驅使個體采取/放棄下一步行為,形成感知—行為循環;環境與行為亦相互依賴、相互作用。如圖1所示,人的內部因素、環境與行為形成“你中有我,我中有你”的互動關系,不能把某一個因素放在比其他因素更重要的位置,盡管在一定條件和情境中,某個因素有可能起支配作用。[14]

短視頻平臺兩會提案的受眾解讀機制與“三元”密切相關。個人是產生解讀的主體,訴求、期望、自身知識背景等內部因素與解讀方式密不可分。不同的個人內部因素又會引發不同的個體行為,其行為結果作為實踐要素反作用于受眾解讀。同時,媒體環境與社會宏觀環境作為“外部刺激”,作用于個體內部因素與行為,推動受眾不同解讀機制的產生。

(二)研究假設與分析框架

隨著三元交互決定論的不斷發展,已有研究對個體內部因素、環境與行為三個維度做了細致分類,如表1所示。

依據三元交互決定論及已有文獻,將短視頻平臺上兩會提案受眾解讀機制的條件變量分為個人維度、環境維度與行為維度。并借鑒表1所示分類法,結合短視頻平臺上兩會提案受眾解讀機制實際,提出如下研究假設。

在個人維度中,兩會代表著最廣大人民的利益與社會期望,這二者是影響受眾對提案解讀機制的重要內因,違背受眾利益訴求與社會期望的提案很可能引發對抗式解讀。多位學者指出,受眾自身素養對解讀機制有重要影響[21-23],對提案人的刻板印象與相關領域專業知識匱乏,容易導致看待問題不夠客觀全面,產生對抗式解讀。因此假設:

H1:個人維度下的利益訴求、社會期望、刻板印象、專業知識及其組態會對受眾解讀機制產生影響。

環境維度可分為媒介環境與社會環境。在媒介環境中,季建南指出,媒體規則失范,使受眾無法了解提案真實情況,常表現為以偏概全、斷章取義,極易引發受眾對提案反對與謾罵,這一問題在新媒體環境下尤為明顯。[24]而政務短視頻等官方報道晚于非官方短視頻自媒體[25]、其他新媒體平臺已存在的輿論影響[26],也可能導致媒介環境不利于受眾正面理解熱點提案。在社會環境中,兩會提案常常是基于熱點事件提出的,熱點事件往往起到“催化劑”作用,很有可能影響受眾解讀機制。因此假設:

H2:環境維度下的規則失范、爆款視頻、輿論遷移、社會熱點及其組態會對受眾解讀機制產生影響。

在行為維度中,朱代瓊等人研究發現,突發事件中網民負面情緒產生與個人行為的利益抗爭、社會比較息息相關。[15]此外,人身攻擊也是社交平臺上受眾表達不滿的一種極端化途徑。[27]行為結果作為實踐要素反作用于受眾解讀的同時,還會強化或弱化個體感知,影響受眾解讀機制。故利益抗爭、社會比較與人身攻擊也有可能引發受眾對抗式解讀。因此假設:

H3:行為維度下的利益抗爭、社會比較、人身攻擊及其組態會對受眾解讀機制產生影響。

基于上述研究假設,構建如圖2所示短視頻平臺上兩會提案受眾解讀機制分析框架。對變量編碼并作判斷說明如表2所示,其中,編碼賦值為1代表研究假設中該變量會引起受眾對抗式解讀,賦值為0則代表研究假設中該變量不會引起受眾對抗式解讀。

三、研究設計

運用清晰集定性比較分析方法,基于已有成熟研究與短視頻平臺上兩會提案受眾解讀實際,根據霍爾受眾信息解讀機制和三元交互決定論構建研究框架,進行變量編碼。通過法制網輿情監測中心、蟻坊輿情監測軟件,結合德爾菲法,獲取2019—2024年在短視頻平臺廣泛傳播的50個代表性兩會熱點提案作為研究案例。

(一)研究方法

研究選取QCA(Qualitative Comparative Analysis,定性比較分析)方法,該方法結合定性(案例導向)與定量(變量導向)分析優勢,既突破單一案例分析說服力欠缺的局限,又彌補回歸分析自變量間相互獨立、缺乏對影響因素間相互作用分析的不足。QCA方法以集合論為基本思想,基于布爾代數原理,通過對中小樣本(10-60)案例的研究,考察復雜社會現象條件組合與影響方式[28]。該方法分為清晰集(csQCA)、多值集(mvQCA)與模糊集(fsQCA)。其中,清晰集定性比較分析適用于處理二分賦值變量,即設定條件變量后,在具體每一案例中顯現或不顯現,分別對應賦值1與0。因研究選取條件變量有明確區分,故選擇清晰集定性比較分析方法。

(二)數據來源與案例選擇

2018年是“政務短視頻元年”,2019年起兩會議題在短視頻平臺上廣泛傳播,2020年至2024年兩會更是掀起討論熱潮。為保證案例選取權威性,研究通過法制網輿情監測中心、蟻坊輿情監測軟件,獲取2019—2024年在短視頻平臺上最受關注的130個兩會熱點提案作為初始案例庫上述監測軟件以國內用戶基數最大的抖音和快手兩大短視頻平臺為采集對象,通過瀏覽、點贊、評論、轉發數綜合得出最受關注的兩會熱點提案。。運用德爾菲法,邀請來自高校、政府、新聞媒體的專家對130個初始案例的代表性和數據易得性打分。代表性程度采用李克特五級量表,1-5 分別表示 “非常不具有代表性”“不具有代表性”“一般”“具有代表性”“非常具有代表性”。易得性分為“易得”和“不易得”兩個等級,1表示“易得”,0表示“不易得”。共發出問卷63份,回收有效問卷51份。最終,獲得“代表性”均分大于等于4(即“具有代表性”至“非常具有代表性”的區間)的案例69個,剔除易得性頻率統計低于50%的案例16個,得到案例53個。此外,定性比較分析遵循“最大相似”與“最大差異”原則。[28]“最大相似”要求研究盡量選取相似案例進行配對,以實現計算結果“內部有效性”;“最大差異”需要在樣本系統中尋求最大異質性,因為盡管系統有差異,但只有少數變量或關系是導致總體差異性的主要原因。去除3個多名專家認為不符合上述原則的案例,最終得到50個2019—2024年全國兩會熱點提案案例。

四、數據采集與結果分析

研究使用Python對選取的50個案例短視頻平臺受眾評論進行特征工程處理,將爬取的數據與大連理工大學研發的情感詞匯本體庫建立索引。匯總正面與負面情緒詞匯數量,當負面情緒詞匯出現次數是正面詞匯兩倍及以上時,認為該提案在短視頻平臺產生對抗式解讀,反之則為非對抗式解讀,由此對結果變量“解讀方式”賦值。其余變量則通過對評論數據爬取,根據實際情況賦值。如對個人維度“利益訴求”的處理,先爬取高頻關鍵詞,人工選取與表達利益訴求緊密相關的詞匯,如“損害健康”“多花錢”等,對包含上述高頻詞的評論數據二次篩選,若評論數高于總評論數的50%,或最高點贊的10條評論(短視頻平臺會自動將點贊最高的10條評論置頂)中5條及以上評論包含上述高頻詞,則認為提案與受眾個體利益相沖突。通過單變量必要性分析和變量組合分析發現,社會期望、輿論遷移與規則失范是引起受眾對兩會提案對抗式解讀的必要條件,其他變量在相互組合下亦會引發不同的受眾解讀機制。

(一)單變量必要性分析

在QCA方法中,單變量必要性分析用以檢驗是否存在導致結果變量必然發生的條件。在對條件變量與結果變量賦值后,運用fsQCA3.0軟件進行必要性分析。變量之間是否存在必要性可通過一致性(Consistency)和覆蓋率(Coverage)來確定[29],其計算公式如下,具體分析結果如表3所示。

Consistency (Xi≤Yi) = ∑[min(Xi,Yi)] /∑(Xi)

Coverage (Xi≤Yi) = ∑[min(Xi,Yi)] /Yi

一致性是經驗性實例支持存在一個集合理論關系的主張程度[30],即表明條件變量是結果超集的程度。一致性大于0.9時,該項條件變量對結果變量具有必要性。[31]覆蓋率表示一致超集的經驗相關性[32],覆蓋率越大,代表該條件變量對案例解釋程度越高,一般以0.6作為臨界標準。[33]在短視頻平臺上兩會提案受眾解讀機制單變量必要性分析中,社會期望、規則失范、輿論遷移三個條件變量一致性與覆蓋率均分別大于0.9和0.6,可以認為這三個條件變量是引起受眾對抗式解讀的必要條件。

(二)變量組合分析

變量組合分析用以探求QCA方法中影響結果變量的多個條件變量組合情況,其分析結果為2x個(x代表參與組合分析的條件變量數),條件變量一般選取3-8個,否則計算結果將會相當復雜。由于本研究的目標是探求個人、環境、行為三個維度對受眾解讀機制的影響,根據三元交互決定論中三元既相互獨立又相互作用的思想,為保證計算結果精練有效,分別對個人、環境、行為三個維度進行變量組合分析,這在三元交互決定論中是合理的。[15]必要條件中“規則失范”一致性未達到1,意味著仍存在特殊案例。為更全面展示變量組合情況,將包括必要條件在內的11個條件變量均進行組合分析。

1.個人維度變量組合分析

在個人維度中,選取利益訴求(ID)、社會期望(SE)、刻板印象(ST)、專業知識(PK)四個條件變量與結果變量解讀方式(即對抗式解讀(OI))進行組合分析。建立真值表如表4所示。

運用fsQCA3.0對真值表布爾最小化運算,得到復雜解、中間解與簡約解三種答案。因復雜解與中間解存在未被簡化、構型復雜的冗余解,故研究最終選取簡約解作為運算結果。個人維度真值表QCA分析結果如表5所示。其中,“*”表示“與”,“~”表示“非”。

個人維度中,短視頻平臺上兩會提案受眾產生對抗式解讀有兩種影響因素組合路徑,一是ID*SE:利益訴求與社會期望,即提案與受眾個體利益相沖突,提案不符合受眾社會期望。二是SE*~ST*~PK:社會期望與非刻板印象與非專業知識,即提案不符合受眾社會期望,受眾對提案人身份不存在偏見,受眾在相關領域有一定知識儲備。上述結論解答覆蓋率與解答一致性均達到1,符合運算結果要求??梢?,在短視頻平臺的公共討論中,個人利益與社會期望是捆綁在一起的,即只有訴諸“公心”的個人利益表達才能引發更廣泛的社會討論,而成為熱點。同時,在實現這一策略的過程中,專業性與信息的全面性支撐了公共討論的持續進行。

2.環境維度變量組合分析

在環境維度中,選取規則失范(RF)、視頻來源(VS)、輿論遷移(POT)、社會熱點(SH)四個條件變量與結果變量解讀方式(即對抗式解讀(OI))進行組合分析。建立真值表如表6所示,環境維度真值表QCA分析結果如表7所示。

環境維度中,結論解答覆蓋率與解答一致性均達到1。短視頻平臺上兩會提案受眾產生對抗式解讀有兩種影響因素組合路徑,一是RF*POT:規則失范與輿論遷移,即短視頻自媒體斷章取義或惡意曲解,其他媒介負面輿論轉移到短視頻平臺。二是VS*POT*~SH:視頻來源與輿論遷移與非社會熱點,即熱點提案報道爆款短視頻最早來自短視頻自媒體,其他媒介負面輿論轉移到短視頻平臺,無熱點事件疊加。這是當下短視頻平臺上整體輿論環境的一個縮影,“爭議”與“對抗”引發更廣泛的傳播,在當前的算法邏輯下是熱點生成的必備土壤。而短視頻的“短”又是新聞內容在二次加工中被“斷章”與“曲解”的“合法性”所在。在一個容納個人、機構與專業媒體的平臺之上,匯聚著信息、觀點與情緒的組合內容,且持續不斷地在與其他平臺互動,在沒有競爭性社會熱點的情況下,對抗式解讀下的提案被賦予了更大熱度。

3.行為維度變量組合分析

在行為維度中,選取利益抗爭(IS)、社會比較(SC)、人身攻擊(PA)三個條件變量與結果變量解讀方式(即對抗式解讀(OI))進行組合分析。建立真值表如表8所示,行為維度真值表QCA分析結果如表9所示。

行為維度中,結論解答覆蓋率與解答一致性均達到1。短視頻平臺上兩會提案受眾產生對抗式解讀有兩種影響因素組合路徑,一是IS:利益抗爭,即受眾在短視頻平臺進一步做出利益表達。二是SC*PA:社會比較與人身攻擊,即受眾將提案與別國、歷史經驗比較,受眾對提案人進行人身攻擊。這依然是個人層面公共表達策略的延續,對于可能對個體或群體利益產生影響的提案,利益層面的訴求是放在首位的,而要想更大范圍地引發關注與共鳴,就需要通過提供“示范”或者找出提案人的“瑕疵”來完成一個完整的敘事過程,在短視頻平臺,這樣的完整過程并不是一個人在戰斗,而是在網絡社交空間中不同節點的互動補充中共同完成的。

五、結論與討論

通過清晰集定性比較分析,發現所得到的結論與研究假設并不完全相符。

(一)個人維度:值得被高度關注的“社會期望”

在個人維度—解讀方式中,社會期望是引起短視頻平臺上兩會提案受眾對抗式解讀的必要條件,利益訴求亦與受眾解讀機制緊密相關,提案與受眾個體利益相沖突會引發對抗式解讀。上述結論驗證了研究假設。但SE*~ST*~PK的組合與研究假設并不相符,提案不符合受眾社會期望,且受眾素養較高,即對提案人身份不存在偏見、在相關領域有一定知識儲備,會引起受眾對抗式解讀。這充分說明“社會期望”在提案中的重要性,一旦提案違背受眾社會期望,無論受眾素養高低都將出現對抗式解讀。同時,還需要注意的是新媒體環境下受眾解讀機制具有特殊性?;ヂ摼W拓寬了受眾信息搜集渠道,加之短視頻平臺算法推薦機制作用,受眾在發表意見前很可能已通過各種途徑對提案背景、內容及提案人有了一定了解。同時,礙于網絡“群體壓力”,受眾如果完全不了解某條提案,則很難發表有說服力的評論,引發他人共鳴,還可能引起其他受眾“群起而攻之”。在這種情況下,受眾會積極搜尋與自身社會期望不符提案的相關資料,以非中立對抗式解讀方式發表評論。雖然對抗式解讀本身并非完全中立客觀,但這種解讀方式的出現代表著受眾參與政治生活積極性提高、公共意識不斷加強。

引導受眾客觀理性表達觀點是民主法治建設進程中不可缺少的一環。消解對抗式解讀,需要著力暢通受眾意見表達渠道。一方面,對于與受眾社會期望或利益訴求不符的提案,應通過政務短視頻等途徑及時回應,全面闡釋提案內容,避免因受眾“只見樹木不見森林”產生誤讀,引發對抗式解讀。對于的確不符合最廣泛人民利益的提案,在兩會否決后,應及時公布最新進展,回應受眾關切。另一方面,完善短視頻政務服務。首先,借鑒PC端經驗,搭建短視頻兩會專區或創設專門的全國兩會政務短視頻號,及時發布、反饋各類信息。其次,微信、微博、客戶端的電子政務建設已初具規模,但由于短視頻是新事物,短視頻平臺政務服務還停留于“發布信息”的初級階段。應探索構建融合表達—反饋、申請—辦理、民生服務等多功能于一體的政務短視頻“辦事大廳”,為短視頻受眾表達利益訴求與社會期望提供渠道。

(二)環境維度:輿情生態視角下信息“第一落點”的重要性

在個人維度——環境維度——解讀方式中,媒體環境與社會宏觀環境作為“外部刺激”,作用于個體內部因素,使產生受眾不同解讀機制。其中,規則失范與輿論遷移是受眾產生對抗式解讀的必要條件,視頻來源(熱點提案報道爆款短視頻最早來自短視頻自媒體)與其他條件變量的組合也易引起對抗式解讀。上述結論佐證了研究假設。短視頻平臺上有大量自媒體,其新聞生產方式大多是道聽途說或根據片面信息主觀想象,真實性、客觀性難以保證。如2020年全國兩會上海市教委副主任倪閩景的提案,其中心思想包含四個方面:歸國留學生可以進入高職高專解決學習問題;參加插班生考試轉入本科高校,第一年為試讀,成績符合要求可轉為正式學生;建立國內外高校學業成績轉換機制,按照國際通用規則轉換學分;先試點、再擴大。但在短視頻自媒體轉載的新聞中,則只斷章取義地保留“歸國留學生回國進入高職高專學習”。自媒體媒介規則失范,致使諸多受眾產生“哈佛劍橋斯坦福留學生回來念藍翔新東方”的對抗式解讀。輿論遷移作為短視頻平臺上兩會提案受眾對抗式解讀的必要條件,很大程度上說明互聯網輿情生態是一個整體,各媒介之間可以相互作用與影響,牽一發而動全身。此外,短視頻自媒體存在的諸多問題,使得政務短視頻或官方媒體報道熱點提案報道一旦晚于短視頻自媒體,則很可能在話語權方面陷入被動,甚至引起短視頻平臺與其他媒介間的“輿論共振”[34]。VS*POT*~SH,即熱點提案報道爆款短視頻最早來自短視頻自媒體,其他媒介負面輿論轉移到短視頻平臺,無熱點事件疊加這一條件變量組合引起受眾對抗式解讀的結論與研究假設相悖,非當下社會熱點的兩會提案在上述組合中更容易引起對抗式解讀。社會熱點仍處在爭論階段,而非社會熱點則可能是受眾對于該事件已形成約定俗成的認知,一旦提案打破傳統認知,則會激起對抗式解讀。如伊利集團質檢中心主任李翠枝“將嬰幼兒配方奶粉從跨境電商清單中剔除”的提案雖不是當時社會熱點,但受眾所理解的“不讓從網上買進口奶粉”與其認知相悖,引起對抗式解讀。

基于上述分析,提出輿情生態治理是新媒體環境下的重要任務。一是要加強自媒體監管,完善短視頻平臺內容審核機制,避免自媒體規則失范。與短視頻平臺方開展合作,依托人工智能技術,加強對自媒體兩會報道的識別,將其與政務短視頻、官方媒體信息進行大數據比對,存在較大出入的信息由人工二次篩查,盡可能保證短視頻兩會提案信息客觀、準確。二是構建政務信息——主流媒體矩陣,加強官方與媒體信息互通,多平臺、多維度及時傳播兩會權威信息,并根據各平臺特點優化傳播內容。如“@天津政法”政務抖音號在2020年兩會期間,結合短視頻圖、聲、文融合的流媒體優勢,制作通俗易懂的情景劇,詳細解讀“從《民法典(草案)》中刪除‘離婚冷靜期”這一提案,使受眾客觀全面理解提案并表示支持,為其順利通過表決助力。

(三)行為維度:警惕情感化表達驅動下的蝴蝶效應

在個人維度——環境維度——行為維度——解讀方式中,行為是由個人內部因素與外部環境共同影響產生的,并反作用于二者,產生不同解讀方式。利益抗爭、社會比較、人身攻擊在相互組合下會引發不同的受眾解讀機制。受眾在短視頻平臺進一步做出利益表達,及受眾將提案與別國、歷史經驗比較,對提案人進行人身攻擊,都會引起短視頻平臺上兩會提案受眾對抗式解讀,研究假設成立。短視頻受眾不僅可以在評論區表達見解,還可“零門檻”發布視頻內容。短視頻有別于“兩微一端”,UGC(用戶生成內容,User Generated Content)短視頻相比以文字為主的信息更具情感調動性,通過視頻做出利益表達、開展社會比較、進行人身攻擊,容易以情感化形式引起其他受眾非理性解讀,達到情感宣泄的目的。受眾行為具有“蝴蝶效應”,加之熱門視頻會被廣泛推送的算法機制,一條非理性客觀的情緒化短視頻若未受干預,很可能帶動巨大連鎖反應。

互聯網不是法外之地,引導受眾依法依規參與網絡生活是實現理性解讀的重要手段。新媒體平臺已成為公眾政治參與的常態化渠道[35],常態化渠道需要法治保障方可平穩運行。首先,針對短視頻平臺特點,制定短視頻發布、評論等用戶行為規章制度。加大執行力度,扼制謠言、網絡暴力、人身攻擊等行為出現。其次,多種形式開展普法宣傳。在短視頻平臺上以專家解讀、動畫呈現、案例展示等形式普及正確上網方式,引導受眾依法依規發表關于兩會提案的見解。如“@四平警事”政務抖音號通過制作生動的系列普法欄目劇,向受眾傳遞法律知識,在收獲巨大關注數的同時,有效引導受眾理性解讀兩會提案。

(四)三元互動:從個體公共表達到社會輿論共振

個人受到環境因素影響,自媒體規則失范等原因容易引起誤讀,導致受到誤讀的提案與個人利益訴求、社會期望相悖,產生對抗式解讀。個人內部因素也會作用于環境,如對提案人不存在偏見、具有一定知識儲備的個人發表評論,雖未必客觀,但能使諸多不明所以的受眾深以為然,催生輿論,并反作用于受眾個人內部因素。個人內部因素亦會誘發個人行為,不符合自身利益訴求、社會期望的提案容易使受眾進行利益抗爭、人身攻擊等行為,而這些行為的出現又進一步調動受眾情感,影響其內部因素,催生對抗式解讀。環境同樣會影響受眾行為,如短視頻自媒體以頗具誘導性的方式首先報道某個兩會提案,極易引發受眾強烈不滿并產生利益抗爭、社會比較、人身攻擊等行為,而上述行為的產生,又會使輿論生態趨向復雜,為對抗式解讀滋生提供養分。人的內部因素、環境與行為三元正是在這種彼此交互下,共同作用于短視頻平臺上兩會提案受眾解讀機制。因此,人的內部因素、環境與行為三元密不可分,對短視頻平臺上兩會提案受眾解讀機制的對策建議也應綜合運用。

本研究還存在以下不足:一是QCA方法在賦值等方面本身具有一定主觀性;二是案例選擇雖具代表性,但并不具有普適性;三是受算法運算規模所限,條件變量選擇仍有局限性;四是研究僅選取短視頻平臺進行分析,因其具有特殊性,故微博、微信等平臺受眾解讀機制需在后續研究進一步考察。

參考文獻:

[1]中國青年報. 2024全國兩會調查[EB/OL].https://baijiahao.baidu.com/s?id=1792195402848379524&wfr=spider&for=pc.

[2]CNNIC:第52次中國互聯網絡發展狀況統計報告[EB/OL].https://www.cnnic.cn/n4/2023/0828/c88-10829.html.

[3]于晶,謝澤杭.政務短視頻傳播效果評價指標體系構建[J].華南理工大學學報(社會科學版),2020(6):117-127.

[4]徐迪.公民網絡政治參與行為的社會網絡分析[M].北京:中國社會科學出版社,2020:122.

[5] 寧晶,孟天廣.成為政治人:政治參與研究的發展與未來走向[J].國外理論動態,2019(11):80-91.

[6]董人菘,袁崇堅.網絡政治參與對中國政府行政管理的影響[J].云南社會科學,2020(5):92-95+163.

[7]楊蔚琪.網絡政治參與:民主政治發展的路徑選擇[J].中共浙江省委黨校學報,2011(1):52-57.

[8]夏露.新媒體環境下訪談節目在兩會報道中的創新——以人民網《兩會夜話》為例[J].出版廣角,2020(16):65-67.

[9]宋錦燕,李立.媒體融合背景下“兩會”報道的奇觀化呈現和情感化敘事——2019年全國“兩會”新媒體報道分析[J].西南民族大學學報(人文社科版),2019(10):148-153.

[10]Liang, Y.,Xu, L. L. & Huang, T. H. (2019).? Sentiment tendency analysis of NPC&CPPCC in German news. Berlin: WISA.

[11]Chen, C. X.(2020) . Chinas political system. Singapore:Springer.

[12]Stuart,H.(1973). Encoding and decoding in the television discourse. Birmingham:University of Birmingham Press.

[13][美]A·班杜拉.思想和行動的社會基礎:社會認知論[M].胡誼,林穎,龐維國,等譯. 上海:華東師范大學出版社,2001:17.

[14]邱馨.班杜拉的交互決定論與微博的“暴力流感”[J].新聞界,2015(10):30-36.

[15]朱代瓊,王國華.突發事件中網民社會情緒產生的影響因素及機理——基于三元交互決定論的多個案定性比較分析(QCA)[J].情報雜志,2020(3):95-104.

[16]楊洋洋,謝雪梅.三元主體交互視角下網絡謠言監管的博弈演化研究[J].現代情報,2021(5):167-177.

[17]張莉,孫曉寧,朱慶華.基于三元交互模型的社會化搜索用戶行為研究[J].情報理論與實踐,2021(4):40-49.

[18]Fischer, M.& Maggetti, M.(2017). Qualitative comparative analysis and the study of policy processes. Journal of Comparative Policy Analysis,19(4):345-361.

[19]Wilson, D. M.,Underwood, L. ,Kim, S. et al.(2022). How and why nurses became involved in politics or political action, and the outcomes or impacts of this involvement. Nursing Outlook ,70(1):55-63.

[20]Lund, P., Liden, G. & Nyhlen, S.(2022). Who talks and who listens? A qualitative analysis of citizen dialogues in rural Sweden. Local Government Studies,48(1):129-149.

[21]沈正賦.社會風險視野中網絡輿情的生成、傳播及其信息治理——基于新冠肺炎疫情網絡信息的梳理與闡發[J].安徽師范大學學報(人文社會科學版),2020,48(05):140-147.

[22]薛可,陽長征,余明陽.意見領袖與受眾定位對品牌傳播的影響——傳統媒體與新媒體背景下的對比研究[J].軟科學,2015(2):106-111.

[23]謝澤杭,于晶.基于ELM-SEM模型的政務短視頻受眾采納意愿研究[J].未來傳播,2020(3):34-47+137.

[24]季建南.“兩會”代表委員在媒體傳播中的角色同構[J].南京社會科學,2020(4):72-79.

[25]胡百精.中國輿論觀的近代轉型及其困境[J].中國社會科學,2020(11):132-148+207.

[26]陳洪娟.從熱點事件看網絡輿論變化與價值取向的轉移[J].當代傳播,2019(5):79-82.

[27]周偉萌.自由與秩序:互聯網信息傳播中的法律價值沖突與協調[J].江漢論壇,2016(11):132-138.

[28][比]伯努瓦·里豪克斯,[美]查爾斯·C·拉金. QCA設計原理與應用——超越定性與定量研究的新方法[M]. 杜運周,李永發,等譯.北京:機械工業出版社,2020:5.

[29]曾祥敏,戴錦镕.新媒體語境下新聞反轉、輿論生成機制和治理路徑探究——基于2014-2020年典型反轉新聞事件的定性比較分析(QCA)研究[J].社會科學,2020(7):168-184.

[30]Almenar-Longo, V., de Prat, J. M. & Orero-Blat, M.(2021). Qualitative analysis for joint ventures as an entry mode in foreign direct investment. Journal of Business Research,123(2): 324-332.

[31]Ciampi, F.,Demi, S.,Magrini, A.,Marzi, G. & Papa, A.(2021). Exploring the impact of big data analytics capabilities on business model innovation: The mediating role of entrepreneurial orientation. Journal of Business Research,125(2): 1-13.

[32]Greckhamer, T., Furnari, S. & Fiss, P. C.(2018). Studying configurations with qualitative comparative analysis: Best practices in strategy and organization research. Strategic Organization,16(4): 482-495.

[33]Lo,Fang-Yi,Rey-Marti,A.& Botella-Carrubi,D.(2020). Research methods in business: Quantitative and qualitative comparative analysis. Journal of Business Research, 115 (5):221-224.

[34]荊學民,蘇穎.中國政治傳播研究的學術路徑與現實維度[J].中國社會科學,2014(2):79-95.

[35]劉學軍,何雪義,張瑜.自媒體政治參與:在讀懂“無序”中發現“有序”通途——基于制度體系建設的視角[J].湖南大學學報(社會科學版),2020(6):147-153.

[責任編輯:高辛凡]

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